Combining simplicity and complexity: creating user-applications from mechanistic nutritional models
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical models are useful to represent, understand, and predict the response of animals to the nutrient supply. These models often use a compartmental representation, involving a large number of compartments and parameters. However, few (if any) mechanistic models are capable to fully grasp the temporal and spatial aspects of nutrient metabolism, and much of what we do not understand or fail to quantify ends up as maintenance or inefficiencies. Practical application of a model requires the transformation of the model into a user-friendly tool. Decisions have then to be made as to which parameters will be hard-coded in the tool compared to those that can be modified by the user based on knowledge and observations. Proper parameterization of a model allows identifying parameters that have most impact on outcomes (in an independent way) and facilitates parameter estimation. For example, empirical equations such as the Gompertz or logistic function are often used to represent the potential protein or lipid deposition in growing animals. One of the parameters in these models is the protein or lipid mass at maturity. However, little information is available on the mature protein or lipid mass of animals such as pigs and poultry fed ad libitum throughout their life. Reparameterization of the model (e.g., replacing the mature protein mass by the protein deposition during the productive life of the animal) and the use of proxies (using body weight gain as a proxy for protein deposition) are essential for the practical application of the model. Recent developments in sensor technologies including real-time monitoring will undoubtedly revive the interest in nutritional modeling, especially in the context of precision livestock farming. These developments may involve a shift in paradigm in model development from a “concept-driven approach” towards a more “data-driven approach”, where models have to accommodate observed data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».